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En ecosistemas semiáridos mediterráneos la alta variabilidad espacial y la baja actividad de la vegetación hacen que las técnicas de teledetección multiespectrales presenten severas limitaciones en el estudio de variables como la cobertura vegetal. La cobertura vegetal está relacionada con la productividad del ecosistema y su cuantificación resulta muy útil para comprender y detectar cambios en su funcionamiento. En este trabajo hemos explorado la posibilidad de cuantificar los tipos de cubiertas (suelo, vegetación fotosintética y no fotosintéticamente activa) en el Parque Natural Cabo de Gata-Níjar (Almería) mediante la aplicación de modelos de mezclas en imágenes hiperespectrales. Nuestro objetivo es generar información cuantitativa que pueda ser utilizada en programas de seguimiento. A pesar de la alta variabilidad espectral encontrada ha sido posible cuantificar los distintos tipos de cubierta del área, previamente estratificada mediante criterios ecosistémicos. Los resultados han ayudado a establecer los rangos de variabilidad espectral en los ecosistemas estudiados. Al mismo tiempo, han permitido la identificación y análisis de los patrones de distribución espacial de las cubiertas en cada ecosistema, relacionados con procesos específicos de cada uno de ellos. Estos resultados contribuyen de forma significativa al desarrollo de metodologías de detección de cambio basadas en técnicas hiperespectrales. In semiarid environments the high spatial variability along with the low photosynthetic activity of vegetation results in difficulties of multispectral sensors in retrieving vegetation cover. Vegetation cover is a key variable in ecosystem processes and directly related with primary productivity. We have assessed the use of hyperspectral sensors and spectral mixing analysis to quantify land-cover types (soil, photosynthetic and non-photosynthetic vegetation) in Cabo de Gata-Níjar Natural Park. The analysis was performed within homogeneous ecosystems which allowed breaking down the high spatial variability of the area making possible the quantification of land-cover types. The aim of this work is to generate quantitative information for monitoring programs. The results allowed establishing the range of variability within each ecosystem type while identifying and analysing land-cover types link with specific ecosystem processes. Besides, it was possible to identify the distinct spatial patterns of land-cover types in each ecosystem studied. These results contribute significantly as the basis for the development of change detection methodologies based on hyperspectral data.

Al igual que las especies individuales, las comunidades muestran patrones espaciales muy nítidos. Sin embargo, a diferencia de las primeras, las comunidades, no son entidades discretas, sino un conjunto de elementos. Por ello, los métodos para describir los patrones y los factores ambientales que determinan estas estructuras espaciales difieren de los empleados para las especies individuales, pues nos enfrentamos a datos multivariantes. Este trabajo presenta dos grupos de técnicas (los análisis canónicos y el test de Mantel) como estrategias para tratar este tipo de datos. Similarly to individual species, plant communities also show clear spatial patterns. However, plant communities are not discrete entities but an assembly of elements; consequently, different methods are needed to describe the environmental factors that determine spatial patterns in plant communities. In this paper we show two types of techniques in order to deal with multivariate data analysis: canonical analysis and Mantel analysis. J.M. Olano ha sido financiado dentro del proyecto de investigación de la Junta de Castilla y León VA0110B05.